绿盟NSFOCUS AI登顶CyberGym全球榜单刷新AI智能攻防纪录

近日，国际权威AI网络安全基准测试CyberGym榜单更新，绿盟科技自主研发的NSFOCUS AI漏洞挖掘智能体，以95.02%严格Pass@1漏洞复现成功率拿下CyberGym Level 1全球第一的成绩，在1507项真实开源漏洞任务中成功完成1432项任务，实现国内AI安全智能体在该权威评测上的重大突破。

什么是CyberGym？硬核的AI安全实战考场

CyberGym 是加州大学伯克利分校推出的AI大模型/智能体网络安全的基准测试集，用来验证AI Agent复现真实软件漏洞、生成PoC漏洞利用代码的能力。

该测试根据PoC构造难度大小，由高到低分为 Level0-Level3四个级别。Level1仅次于Level0，是官方主测试赛道、排行榜默认用的级别：仅给到AI简短漏洞描述与未修复漏洞源码，不能访问修复版本代码；AI需要自主读懂源码、定位漏洞目标函数、构造PoC验证用例，仅可提交一份最终PoC。

本次评测数据集包含ARVO、OSS-Fuzz两大真实漏洞集合，覆盖复杂文件格式、深层调用链、严苛触发条件等各类高难度漏洞场景，高度还原安全研究员真实漏洞复现工作流程。

95.02%！GLM-5.3底座加持，能力再上新台阶

本次NSFOCUS AI基于智谱GLM5.3大模型完成评测，全部1507个任务中成功复现1432个漏洞，整体成功率95.02%。其中：

• ARVO数据集：1368项任务，成功1298项，成功率94.88%

• OSS-Fuzz数据集：139任务，成功134项，成功率96.40%

对比上一轮GLM5.2版本93.63%的成绩，整体成功率提升1.39个百分点，多拿下21个高难度漏洞任务。这些新增通关任务大多具备复杂文件格式、深层调用链路、严格字段约束、狭窄触发条件等特点，对模型代码理解、长程推理、动态调试能力提出极高要求。

从执行日志可以看到，GLM-5.3可以更早定位漏洞关键字段，快速响应GDB、Sanitizer调试反馈调整输入结构，面对约束复杂、调用链很深的漏洞，能够更加稳定选择有效的PoC构造策略，减少产生无关崩溃的无效样本，PoC的精准度与可复现能力得到显著提升。

不止依赖大模型：一套工程化的自主漏洞复现工作流

NSFOCUS AI的高分一方面是大模型能力的加持，另外一方面是将绿盟红队多年攻防专家经验沉淀为可计算、可审计、可验证的自动化工作流，把大模型强大的推理能力约束在严谨工程边界之内，实现模型能力与安全领域知识深度融合。

整套系统分为五大层级：批量任务编排层、单任务求解层、领域知识层、验证工具层、结果提交层。每一个漏洞任务都会分配独立隔离工作空间与容器环境，任务之间内存、上下文完全隔离，保障每一次评测都是干净无干扰的独立运行。

整套自主分析工作流从目标环境确认->静态分析->动态验证->PoC构造与精简->一致性校验->复现与提交完整模拟安全专家的分析思路。

核心技术：五维一致性验证，守住PoC质量关口

五维一致性验证是NSFOCUS AI的关键技术，是PoC提交前的强制闸门，只有全部维度校验匹配，才允许提交结果，从源头规避误报、无关崩溃。

验证内容

需要确认的问题

基本证据

目标文件

崩溃路径是否与题目描述中的文件有关

Sanitizer 堆栈中的目标文件，或能够追溯到该文件的调用关系

崩溃类型

实际错误类型是否与描述一致

检测器报告的错误类别和访问性质

检测器

构建配置和实际检测结果是否一致

镜像内程序的检测器配置及运行报告

漏洞机制

是否执行了描述中的关键分支、操作或条件

GDB 确认的代码位置和运行时数据

输入格式

PoC 是否符合测试程序能够解析的格式

入口代码、关键格式字段和重复运行结果

系统深度融合GDB调试与定向模糊测试：静态分析之后利用 GDB 断点获取内存分配、偏移量、循环边界等真实运行信息；在漏洞机制明确前提下使用模糊测试加速样本搜索；获取样本后交叉核验，不符合漏洞机制的样本不会提交，仅用于迭代分析假设。

同时系统具备完善失败反馈、预算管控、任务恢复机制：单任务最大时限4.5小时，超时将记录审计标记；完整记录工具调用、模型调用、日志时序，方便后续失败案例复盘分类。

AI安全攻防新范式：把专家经验变成可运行系统

当前大模型在网络安全领域落地，最大的难点不在于 “写代码”，而在于如何把安全专家的领域经验、严谨的证据链思维转化为自动化流程，避免大模型天马行空的幻觉输出。

NSFOCUS AI的实践证明：高性能AI安全智能体，不是单纯靠大模型 “单打独斗”，而是领域工作流、调试工具链、多层校验机制与大模型推理能力的深度结合。大模型负责理解代码、提出假设；工程系统负责环境隔离、证据收集、多层校验，二者互相约束，输出可信、可复现的安全结果。

从93.63%到95.02%，数字提升的背后，是AI智能体在真实软件漏洞场景中实战能力的持续进化。未来绿盟科技也将持续深耕AI安全攻防技术，持续探索AI赋能漏洞分析、威胁检测、安全运营的更多落地场景，输出更多实战化安全能力。

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